FootfallCam 애플리케이션
AI 워크플로 자동화로 비즈니스에 적합한 애플리케이션 선택
운영 관리자는 특정 위치의 고객 수와 판매 잠재력에 대한 제한된 가시성으로 인해 매장을 열거나 닫는 결정을 내리는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
FootfallCam AI는 내장된 인구 통계 데이터를 활용하여 집수 지역 통찰력을 제공하므로 운영 관리자는 직관에만 의존하는 대신 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
혼합된 매장 성과 영역에서 영업 관리자는 특정 매장의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪습니다. 그들은 정점에 도달했는지, 아니면 더 이상의 잠재력이 아직 개발되지 않은 상태인지 궁금해합니다.
각 소매점은 독특합니다. FootfallCam AI는 공유 특성을 기반으로 매장을 지능적으로 분류하고, 각 클러스터 내에서 성능을 벤치마킹하고, 달성 가능한 목표 세트를 추천하여 개별 매장의 판매 목표를 최적화합니다.
마케팅 관리자가 각 이벤트에 대한 지출, 방문객 수, 판매를 효과적으로 추적하기 위해 다양한 소스의 데이터를 저글링할 때 문제가 발생합니다.
FootfallCam AI는 빅 데이터 및 AI 기반 시장 인텔리전스를 활용하여 과거 캠페인을 기반으로 리프트율을 예측하고 정량화합니다. 지속적으로 학습하고 이벤트 효과를 평가하며 미래 결과를 지능적으로 예측합니다.
매장 관리자는 과거 및 예상 방문객 수 데이터에 대한 액세스가 부족하여 정보가 없는 직원 명단을 추측만으로 계획하게 되므로 어려움에 직면합니다.
FootfallCam AI는 과거 발자국 및 날씨와 같은 다양한 데이터 세트를 통해 최적의 인력 수준을 권장합니다. 이상적인 직원 수를 결정하기 위해 AI 권장 사항을 채택함으로써 소매점은 불필요한 인건비 낭비를 피하는 동시에 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
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